2018年数学建模比赛智能RGV的动态调度策略思路

随着工业化的发展，智能RGV在现代加工业和物流领域的应用越来越普遍。我们运用贪心算法、枚举法、Em-plant仿真模拟和递归寻找最优解等方法建立数学模型，可以根据物料的加工需求寻求最优的智能RGV动态调度策略，这对提高现代加工业和物流领域的作业效率具有重要意义。
对于问题一，对一般问题进行研究，给出RGV动态调度模型和相应的求解算法。我们分别对一道工序和两道工序以及它们各自加工过程中是否发生故障进行分析，运用贪心和递归算法寻找最优的智能RGV动态调度策略。这是一个逐步优化的过程。结合枚举法，找到一组最合适的CNC数量和所在位置，通过Em-plant仿真模拟进行数据检验，使得结果更有可靠性和说服力。
对于问题二，针对两道工序的情况，我们利用问题一得出的程序，分别对三组数据分别枚举，算出1：7、2：6、3：5：4：4、5：3：6：2、7：1七中台数比的情况下各自生产的物料数，最终得出三组数据的最佳台数比为4：4、4：4、5：3，然后利用贪心算法，找出离着RGV最近的发出响应的CNC，最终得出最优的动态调度过程。针对故障的情况，我们利用随机数处理方法，随机产生故障点，并对故障开始时间也进行了随机处理，使数据更真实。
最后，我们应用Em-plant软件仿真模拟出整个智能加工系统的加工和RGV动态调动过程。Em-plant软件仿真模拟出的动态调动策略与我们建立模型得出的动态调动策略非常近似，所以我们建立的模型可靠性很高。
关键字：贪心算法枚举法 Em-plant仿真模拟递归寻找

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